論文の概要: OrderFusion: Encoding Orderbook for End-to-End Probabilistic Intraday Electricity Price Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06830v2
- Date: Fri, 16 May 2025 10:37:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:12.162393
- Title: OrderFusion: Encoding Orderbook for End-to-End Probabilistic Intraday Electricity Price Prediction
- Title（参考訳）: OrderFusion: エンド・ツー・エンドの確率的日内電力価格予測のためのオーダブックのエンコード
- Authors: Runyao Yu, Yuchen Tao, Fabian Leimgruber, Tara Esterl, Jochen L. Cremer,
- Abstract要約: OrderFusionと呼ばれる符号化手法を提案し,階層型マルチクエンタリーヘッドを設計する。
中央の量子化と階層的に他の量子化を制約された残基を通して推定する。
我々はドイツとオーストリアの市場から3年間の注文帳データを用いた3つの重要な価格指標に関する広範な実験およびアブレーション研究を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Accurate and reliable probabilistic prediction of intraday electricity prices is essential to manage market uncertainties and support robust trading strategies. However, current methods rely heavily on domain feature extraction and fail to capture the dynamics between buy and sell orders, limiting the ability to form rich representations of the orderbook. Furthermore, these methods often require training separate models for different quantiles and introduce additional procedures-such as post-hoc quantile sorting or loss-based penalties-to address the quantile crossing issue, where predicted upper quantiles fall below lower ones. These steps are either decoupled from model training or introduce extra tuning complexity. To address these challenges, we propose an encoding method called OrderFusion and design a hierarchical multi-quantile head. OrderFusion encodes the orderbook into a 2.5D representation and employs a tailored jump cross-attention to model buy-sell dynamics without the need for domain feature extraction. The multi-quantile head anchors on the median quantile and hierarchically estimates other quantiles through constrained residuals, ensuring monotonicity without post-processing or additional tuning. We conduct extensive experiments and ablation studies on three key price indices (ID1, ID2, and ID3) using three years of orderbook data from the German and Austrian markets. The results demonstrate that our approach provides an accurate, reliable, and unified end-to-end framework for probabilistic intraday price prediction.
- Abstract（参考訳）: 市場不確実性を管理し、ロバストな取引戦略を支援するためには、日内電力価格の正確かつ確実な確率予測が不可欠である。
しかし、現在のメソッドはドメインの特徴抽出に大きく依存しており、注文の購入と販売の間のダイナミクスを捉えず、注文ブックのリッチな表現を形成する能力を制限する。
さらに、これらの手法では、異なる量子化のための別々のモデルを訓練し、予測された上位量子化が下位にある量子化問題に対処するために、ポストホック量子化ソートやロスベースのペナルティのような追加の手順を導入する必要がある。
これらのステップはモデルトレーニングから切り離されるか、追加のチューニング複雑性を導入するかのどちらかです。
これらの課題に対処するために、OrderFusionと呼ばれる符号化手法を提案し、階層型マルチクエンタリーヘッドを設計する。
OrderFusionは、注文ブックを2.5D表現にエンコードし、ドメインの特徴抽出を必要とせずに、購入販売ダイナミクスをモデル化するために、カスタマイズされたジャンプアテンションを使用する。
中心量子化における多重量子化ヘッドアンカーと階層的に他の量子化を制約された残基を通して推定し、後処理や追加チューニングなしで単調性を確保する。
我々はドイツとオーストリアの市場から3年間の注文帳データを用いて,3つの重要な価格指標(ID1,ID2,ID3)に関する広範な実験および合理化研究を行った。
その結果,本手法は,確率的日内価格予測のための正確で信頼性が高く,統一的なエンドツーエンドフレームワークを提供することを示した。
関連論文リスト
- Jakiro: Boosting Speculative Decoding with Decoupled Multi-Head via MoE [15.003006630308517]
投機的復号(SD)は、より小さなドラフトモデルを用いて複数のトークンを予測することで、大きな言語モデル推論を加速する。
本稿では,専門家の混在(Mixture of Experts, MoE)を利用したJakiroを提案する。
提案手法は予測精度を大幅に向上し,推論高速化を実現する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-10T09:24:06Z) - PCF-Lift: Panoptic Lifting by Probabilistic Contrastive Fusion [80.79938369319152]
我々は,PCF(Probabilis-tic Contrastive Fusion)に基づくPCF-Liftという新しいパイプラインを設計する。
私たちのPCFリフトは、ScanNetデータセットやMessy Roomデータセット(シーンレベルのPQが4.4%改善)など、広く使用されているベンチマークにおいて、最先端の手法よりも大幅に優れています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-14T16:06:59Z) - The Benefit of Being Bayesian in Online Conformal Prediction [7.713245413733777]
ブラックボックス機械学習モデルを用いて、有効な信頼セットのオンライン構築について検討する。
対象の信頼レベルを量子レベルに変換することにより、逐次明らかにされたデータシーケンスの量子レベルを予測することで、問題を小さくすることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T15:04:47Z) - Multiple Hypothesis Dropout: Estimating the Parameters of Multi-Modal
Output Distributions [22.431244647796582]
本稿では,複数出力関数(Multiple-Output function, MoM)の解法について, 新たな解法であるMultiple hypothesis Dropoutを用いて提案する。
教師付き学習問題に対する実験は、我々の手法がマルチモーダルな出力分布を再構築するための既存のソリューションよりも優れていることを示している。
教師なし学習問題に関するさらなる研究は、離散オートエンコーダ内の潜在後続分布のパラメータを推定することで、コードブックの効率、サンプル品質、精度、リコールを大幅に改善することを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-18T22:20:11Z) - Diffusion Variational Autoencoder for Tackling Stochasticity in
Multi-Step Regression Stock Price Prediction [54.21695754082441]
長期的地平線上での多段階の株価予測は、ボラティリティの予測に不可欠である。
多段階の株価予測に対する現在の解決策は、主に単一段階の分類に基づく予測のために設計されている。
深層階層型変分オートコーダ(VAE)と拡散確率的手法を組み合わせてセック2seqの株価予測を行う。
本モデルでは, 予測精度と分散性の観点から, 最先端の解よりも優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-18T16:21:15Z) - Composed Image Retrieval with Text Feedback via Multi-grained
Uncertainty Regularization [73.04187954213471]
粗い検索ときめ細かい検索を同時にモデル化する統合学習手法を提案する。
提案手法は、強いベースラインに対して+4.03%、+3.38%、+2.40%のRecall@50精度を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-14T14:25:40Z) - Quantum computational finance: martingale asset pricing for incomplete
markets [69.73491758935712]
金融の価格問題に様々な量子技術を適用することができることを示す。
従来の研究と異なる3つの方法について議論する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T09:22:01Z) - Collaborative Uncertainty Benefits Multi-Agent Multi-Modal Trajectory Forecasting [61.02295959343446]
この研究はまず、相互作用モジュールから生じる不確実性をモデル化する新しい概念であるコラボレーティブ不確実性(CU)を提案する。
我々は、回帰と不確実性推定の両方を行うために、元の置換同変不確かさ推定器を備えた一般的なCU対応回帰フレームワークを構築した。
提案するフレームワークを,プラグインモジュールとして現在のSOTAマルチエージェント軌道予測システムに適用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-11T21:17:41Z) - Transformer Uncertainty Estimation with Hierarchical Stochastic
Attention [8.95459272947319]
本稿では,変圧器に不確実性推定機能を持たせるための新しい手法を提案する。
これは、価値と学習可能なセントロイドのセットに付随する階層的な自己注意を学ぶことで達成される。
我々は、ドメイン内(ID)とドメイン外(OOD)の両方のデータセットを用いて、2つのテキスト分類タスクでモデルを実証的に評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-27T16:43:31Z) - Multivariate Probabilistic Regression with Natural Gradient Boosting [63.58097881421937]
多変量予測分布の条件パラメータを非パラメトリックにモデル化したNatural Gradient Boosting (NGBoost) 手法を提案する。
提案手法は頑健で, 広範囲なチューニングを伴わず, 推定対象分布に対してモジュール構造であり, 既存の手法と比較して競争力がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-07T17:44:49Z) - Meta-Learned Confidence for Few-shot Learning [60.6086305523402]
数ショットのメトリックベースのアプローチのための一般的なトランスダクティブ推論手法は、最も確実なクエリ例の平均で、各クラスのプロトタイプを更新することである。
本稿では,各クエリの信頼度をメタラーニングして,ラベルのないクエリに最適な重みを割り当てる手法を提案する。
4つのベンチマークデータセットに対してメタ学習の信頼度で、少数ショットの学習モデルを検証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-27T10:22:17Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。